1. 研究目的与意义、国内外研究现状（文献综述）
我国苹果生产、加工和出口规模均处于全球领先地位。
据统计，每年都有上千万吨苹果流入市场，但人们日常生活中挑选苹果时的挑选方法具有很大的局限性，一般只能通过外表有无破碎以及重量进行最基本的识别，缺乏一个稳定、快速、准确的评判方法，给生活带来了极大的不方便。
如果能通过手机移动平台实现对苹果图像的摄入以及分析，通过摄入图像的参数分析以及与数据库中各级别苹果分类标准的对比，可极大程度上的方便人们日常生活中对于苹果的挑选和购买，实现移动设备在日常生活中应用的最大化。
2. 研究的基本内容和问题
研究目标利用移动设备对苹果进行拍照或扫描后与数据库中的样本进行分析，对苹果进行评级，判断苹果的类别和优劣。
操作步骤为:用matlab设计判定苹果优劣的算法，将关于苹果的样本，数据用统计学知识整理后导入数据库，然后根据据此算法设计基于安卓平台的软件。
基于matlab、android、java与sqlite技术等来试验。
3. 研究的方法与方案
研究方法基于图形图像处理技术从大小、色泽、形状、条纹、表面缺陷方面对苹果品质进行检测与分级，包括采用计算各色度域分形维数，水果图像边缘的分割，找出坏损区域等，设计算法，通过vc ，matlab开发系统模拟实现。
之后，以移动手机的摄像头作为视觉系统，基于matlab、java与sqlite技术以在android移动平台上移植实现。
技术路线1）图形图像算法实现首先使用示例图片作为原始标本，在计算机模拟实现对大小、色泽、形状、条纹、表面缺陷的检测同时计算分数，最后输出检测结果与评级。
4. 研究创新点
没有拘泥于现有的仅仅凭借依靠外形和重量评判苹果的现状，而是独辟蹊径，采用图像识别技术对苹果等级进行判断，而且还应用到了使用范围使用非常广的移动手机平台，拥有着十分美好的使用前景。
将移动设备的应用领域延伸到了评价苹果等级的现实实际问题之中，扩展了计算机图像识别技术在移动平台上的应用领域，并没有仅仅局限于简单的计算机软件的开发。
5. 研究计划与进展
2015年1月14日至1月25日：了解图像分割，图像边缘检测和数学形态学相关理论知识。
2015年1月26日至2月8日：熟悉matlab的编程环境，初步仿真实现。
2015年2月9日至2月28日：研究算法，形成基本架构，分解模块形成一个个小模块。
